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定性响应回归模型是计量经济学中的重要工具，专门用于分析因变量为定性或分类变量的情况。与传统回归模型不同，这类模型的因变量不是连续数值，而是分类结果。例如，分析消费者是否购买某种商品、个人是否就业、企业是否破产等问题。这些模型在经济学、市场研究和政策分析中有着广泛的应用。
传统的普通最小二乘法模型在处理定性因变量时存在严重局限性。首先，误差项不再服从正态分布，而是二点分布或其他非正态分布。其次，OLS模型可能预测出小于零或大于一的概率值，这在实际应用中是没有意义的。此外，模型通常存在异方差性问题，且假设边际效应为常数，这不符合许多实际情况。因此需要专门的定性响应模型来解决这些问题。
二元选择模型是最常见的定性响应模型，用于处理因变量只有两个可能结果的情况。主要包括Logit模型和Probit模型。Logit模型基于逻辑斯蒂分布，使用指数函数将线性组合映射到零到一的概率区间。Probit模型则基于标准正态分布的累积分布函数。两种模型都能确保预测的概率值在合理范围内，且具有S型曲线特征，更符合实际的概率变化规律。
除了二元选择模型，还有多元选择模型和有序选择模型。多元选择模型处理三个或更多无序结果的情况，如选择交通工具：公交、地铁或出租车。常用的有多元Logit模型和多元Probit模型。有序选择模型则处理有序的分类结果，如满意度调查中的不满意、一般、满意等级别。这类模型包括有序Logit模型和有序Probit模型。所有这些模型通常使用最大似然估计方法进行参数估计。
定性响应模型的参数估计主要使用最大似然估计方法，通过迭代数值优化算法求解。与OLS模型不同，这些模型的系数不能直接解释为边际效应，需要通过计算偏导数来获得边际效应，即自变量变化对概率的影响程度。边际效应的大小取决于自变量的当前值，是变化的而非常数。定性响应模型克服了OLS在处理分类因变量时的局限性，成为现代计量经济学中分析个体选择行为和事件概率的重要工具。